Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tạo dữ liệu ARMA

Trong bài tập này, bạn sẽ tạo dữ liệu AR/MA/ARMA cho 100 ngày. Hãy nhớ rằng trong các ứng dụng thực tế, dữ liệu này có thể là biến động giá cổ phiếu Google, nhu cầu năng lượng của New York City, hoặc số ca mắc cúm.

Bạn có thể dùng hàm arma_generate_sample() có sẵn trong không gian làm việc để tạo chuỗi thời gian với các hệ số AR và MA khác nhau.

Hãy nhớ rằng với bất kỳ mô hình ARMA(p,q):

  • Danh sách ar_coefs có dạng [1, -a_1, -a_2, ..., -a_p].
  • Danh sách ma_coefs có dạng [1, m_1, m_2, ..., m_q],

trong đó a_i là các hệ số AR trễ-i và m_j là các hệ số MA trễ-j.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô hình ARIMA với Python

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Import data generation function and set random seed
from statsmodels.tsa.arima_process import arma_generate_sample
np.random.seed(1)

# Set coefficients
ar_coefs = [____]
ma_coefs = [____]

# Generate data
y = arma_generate_sample(____, ____, nsample=____, scale=0.5)

plt.plot(y)
plt.ylabel(r'$y_t$')
plt.xlabel(r'$t$')
plt.show()
Chỉnh sửa và Chạy Mã